本期為TechBeat人工智能社區(qū)第399期線上Talk。北京時(shí)間4月21日(周四)20:00，新澤西理工學(xué)院助理教授——馬耀的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開(kāi)播！

他與大家分享的主題是: “圖的同質(zhì)性（homophily）是GNN的必要條件嗎？”，屆時(shí)將分享他們?nèi)绾谓衣读薌NN可以在某些滿足特定條件異質(zhì)圖上取得很好的效果。

Talk·信息

主題：圖的同質(zhì)性（homophily）是GNN的必要條件嗎？

嘉賓：?新澤西理工學(xué)院助理教授馬耀

時(shí)間：北京時(shí)間?4月21日?(周四) 20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

掃描下方二維碼，或復(fù)制鏈接https://datayi.cn/w/4PKOX80P至瀏覽器，一鍵完成預(yù)約！上線后會(huì)在第一時(shí)間收到通知哦

Talk·提綱

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各類圖相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中。當(dāng)它們被用于節(jié)點(diǎn)分類任務(wù)時(shí)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功常常被歸功于圖的同質(zhì)性（homophily）。它們也常常被認(rèn)為不能被用于異質(zhì)圖（不相似的節(jié)點(diǎn)更傾向于相連的圖）。我們的工作揭露了GNN可以在某些滿足特定條件異質(zhì)圖上取得很好的效果。我們仔細(xì)分析刻畫(huà)了這些條件，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)加以驗(yàn)證。

具體分享提綱如下：

1. 圖和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介

2. 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖的同質(zhì)性

3. 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在怎樣的圖上可以取得不錯(cuò)的效果？

Talk·預(yù)習(xí)資料

Is Homophily a Necessity for Graph Neural Networks??https://openreview.net/forum?id=ucASPPD9GKN

Talk·提問(wèn)交流

通過(guò)以下兩種方式提問(wèn)都將獲得微信現(xiàn)金紅包獎(jiǎng)勵(lì)哦！

方式 ①

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動(dòng)！留下你的打call??和問(wèn)題??，和更多小伙伴們共同討論，被講者直接翻牌解答！

你的每一次貢獻(xiàn)，我們都會(huì)給予你相應(yīng)的i豆積分，還會(huì)有驚喜獎(jiǎng)勵(lì)哦

方式 ②

在本文留言區(qū)直接提出你的問(wèn)題，或掃描下方二維碼提問(wèn)！

Talk·嘉賓介紹

馬耀是新澤西理工學(xué)院（New Jersey Institute of Technology）計(jì)算機(jī)系的助理教授。他目前的研究領(lǐng)域?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，研究興趣包括但不限于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在醫(yī)療健康、推薦系統(tǒng)、社會(huì)計(jì)算等領(lǐng)域的應(yīng)用，知識(shí)圖譜以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型的健壯性等。他是密歇根州立大學(xué)杰出博士生獎(jiǎng)以及 NSF CRII Award獲得者。他的論文多次發(fā)表在機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘的頂級(jí)會(huì)議和期刊（如ICLR，ICML，KDD，WWW，SIGIR和TKDE等）。他是AAAI圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和KDD圖深度學(xué)習(xí)教學(xué)講座的主要組織者和演講者，并寫(xiě)作了圖深度學(xué)習(xí)方向的重要學(xué)術(shù)圖書(shū)Deep Learning on Graphs（中文版：《圖深度學(xué)習(xí)》）。

個(gè)人主頁(yè)：

https://web.njit.edu/~ym329/

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

TechBeat (www.techbeat.net) 是一個(gè)薈聚全球華人AI精英的成長(zhǎng)社區(qū)。 我們希望為AI人才打造更專業(yè)的服務(wù)和體驗(yàn)，加速并陪伴其學(xué)習(xí)成長(zhǎng)。 期待這里可以成為你學(xué)習(xí)AI前沿知識(shí)的高地，分享自己最新工作的沃土，在AI進(jìn)階之路上的升級(jí)打怪的根據(jù)地！

更多詳細(xì)介紹>>https://mp.weixin.qq.com/s/pTbCK_MeTk05jK2yx1RTrQ